Copyright: shutterstock_591470333

Viele Unternehmen kennen das: Exceltabellen mit einer umfangreichen Datensammlung – Tabellen, die in der Regel sehr pflegeintensiv sind. Künstliche Intelligenz kann diese Aufwände minimieren. Und: Diese Tabellen sind hervorragend geeignet für das Training einer KI.

Tabellarische strukturierte Daten sind die am häufigsten verwendete Form von Daten. Besonders für rechenintensive Prozesse sind sie unerlässlich. Da die Daten in der Tabelle bereits vorverarbeitet und strukturiert sind, können sie einfach für das Training einer Künstlichen Intelligenz (KI) genutzt werden.

Wie lassen sich KI-Algorithmen auf tabellarische Daten für Klassifizierungsarbeiten anwenden?

Sehr gute Ergebnisse bei gleichzeitiger Generalisierbarkeit der Ergebnisse können z. B. mit Neuronalen Netzen erreicht werden. Neuronale Netze ahmen die menschliche Intelligenz nach, um Anomalien und Beziehungen zu erkennen und gleichzeitig natürliche Variationen in komplexen Mustern zu tolerieren.

Welche Anwendungsfälle gibt es?

Tabellarische Daten finden in vielen Bereichen Anwendung, z. B. bei der Cybersicherheit, im E-Commerce, in der Werbung, bei der Betrugserkennung, bei der Planung von Produktionsprozessen, in der medizinischen Diagnostik auf der Grundlage der Patientenhistorie oder in der prädiktive Analytik für Finanzanwendungen.

Tabellarische Daten ermöglichen dabei die Kombination von Daten unterschiedlicher Formate. Solche Formate sind z. B. Texte, logische Werte (wahr und falsch), kategorische Werte (Name, Produkttyp, … ) oder numerische Werte.

Was sind die größten Herausforderungen dabei?

Obwohl die tabellarischen Daten bei der Beschreibung verschiedener Prozesse sehr flexibel sind, haben sie auch Schwächen. Eine der größten Herausforderungen, denen sich die Ingenieurinnen und Ingenieure bei der Entwicklung von tabellenbasierten KI-Systemen stellen müssen, sind ungeeignete Trainingsdaten. Typische Datenprobleme dabei sind fehlende Werte, Ausreißer, Inkonsistenzen und eine zu geringe Gesamtmenge der Daten. Eine weitere Herausforderung ist die umfangreiche Vorverarbeitung der Daten. Bei dieser Vorverarbeitung müssen Probleme wie Rauschen, Ungenauigkeiten, unterschiedliche Attributtypen und Wertebereiche sowie fehlende Werte überwunden werden. Für die Nutzung in der KI müssen außerdem alle Daten in ein numerisches Format umgewandelt werden, um für das KI-System verständlich zu sein.

Wie kann Künstliche Intelligenz Ihnen helfen?

Die Klassifizierung von Tabellendaten mit dem Ansatz der Künstlichen Intelligenz wird immer beliebter. In Zukunft wird sie die Standardmethode zur Verarbeitung von Tabellendaten sein. Entdecken Sie schon heute die wahre Stärke von Tabellendaten und erkunden Sie das verborgene Potenzial der Künstlichen Intelligenz in Ihrem Unternehmen.

Wenn Ihr Interesse geweckt worden ist, dann melden Sie sich gerne unter folgendem Link bei uns. Wir klären mit Ihnen, wie Sie den ersten Schritt machen können, wie Sie ein Projekt zur Klassifizierung von Tabellendaten starten können oder wie Sie Ihr bestehendes Modell optimieren können.

Wenn Sie mehr über andere KI-Techniken erfahren möchten, dann besuchen Sie doch unseren KI-Workshop unter dem folgenden Link.

Teilen Sie diesen Artikel!